Análisis de modelos SOM - Frecuencia datos de entrada: semana

Modelo

• ID: 143
• Descripción:
• Frecuencia: semana
• Variables: fecha_cnt, tmax, tmin, precip, longitud, latitud, altitud
• Dimensiones del mapa: 50,50
• Iteraciones: 1000
• Parámetros adicionales:

source("../../lib/som-utils.R")

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

source("../../lib/maps-utils.R")

Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1

Carga del modelo desde disco

mpr.set_base_path_analysis()
model <- mpr.load_model("som-143.rds.xz")
summary(model)

SOM of size 50x50 with a hexagonal topology and a bubble neighbourhood function.
The number of data layers is 1.
Distance measure(s) used: sumofsquares.
Training data included: 156652 objects.
Mean distance to the closest unit in the map: 0.127.

plot(model, type="changes")

Carga del dataset de entrada

df <- mpr.load_data("datos_semana_2k.csv.xz")

df

summary(df)

 id_estacion           fecha             fecha_cnt          tmax       
 Length:156652      Length:156652      Min.   : 1.00   Min.   :-109.0  
 Class :character   Class :character   1st Qu.:13.00   1st Qu.: 147.0  
 Mode  :character   Mode  :character   Median :27.00   Median : 201.0  
                                       Mean   :26.53   Mean   : 202.1  
                                       3rd Qu.:40.00   3rd Qu.: 262.0  
                                       Max.   :53.00   Max.   : 442.0  
      tmin             precip           nevada    prof_nieve      
 Min.   :-189.00   Min.   :  0.00   Min.   :0   Min.   :   0.000  
 1st Qu.:  48.00   1st Qu.:  0.00   1st Qu.:0   1st Qu.:   0.000  
 Median :  98.00   Median :  3.00   Median :0   Median :   0.000  
 Mean   :  98.13   Mean   : 16.92   Mean   :0   Mean   :   0.604  
 3rd Qu.: 152.00   3rd Qu.: 20.00   3rd Qu.:0   3rd Qu.:   0.000  
 Max.   : 272.00   Max.   :690.00   Max.   :0   Max.   :1073.000  
    longitud        latitud           altitud      
 Min.   :27.82   Min.   :-17.889   Min.   :   1.0  
 1st Qu.:39.01   1st Qu.: -4.850   1st Qu.:  44.0  
 Median :41.22   Median : -1.411   Median : 263.0  
 Mean   :40.05   Mean   : -2.426   Mean   : 478.5  
 3rd Qu.:42.19   3rd Qu.:  1.272   3rd Qu.: 687.0  
 Max.   :43.57   Max.   :  4.216   Max.   :2535.0  

Carga de los mapas

world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
spain <- subset(world, admin == "Spain")

Mapa de densidad

plot(model, type="count", shape = "straight", palette.name = mpr.degrade.bleu)

Número de elementos en cada celda:

nb <- table(model$unit.classif)
print(nb)

   1    2    3    4    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16   17 
  12   17   40   82   34   32   39   25    8   52   43   37   33   70   67   30 
  18   19   20   21   22   23   24   25   26   27   28   29   30   31   32   33 
  60   34   35   67   50   41   91   90   84   99   62   55   37   45   55   74 
  34   35   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49 
  68   90   68   48   99   55   92   31   18   40   58   67   54   55   85   50 
  50   51   52   53   54   56   57   58   59   60   61   62   63   64   65   66 
  67   72   28   70   95   42   46   60   36   21   54   33   54   76   83   76 
  67   68   69   70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82 
  54   87   67   63   70   68   56   62   99   75  103   77   82   54   65   59 
  83   84   85   86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   96   97   98 
  61   51  111  104   79   66   67   48   53   64   45   49   70   63   75   70 
  99  100  101  102  103  105  106  107  108  109  111  112  113  114  115  116 
  72   81   95   57   53   83   35   50   48   44   55   96   68   84   68   70 
 117  118  119  120  121  122  123  124  125  126  127  128  129  130  131  132 
 143   69   85   84   75  100  133   80   51  131   88  126   98   59  101  124 
 133  134  135  136  137  138  139  140  141  142  143  144  145  146  147  148 
  93   45   89   84   43   45   39   56   46   80   45   34   72   58   87  117 
 149  150  151  152  153  155  157  158  159  160  162  163  164  165  166  167 
  24   77   74   63   67   60  109  123   85   87   66   67   60   45   57   98 
 168  170  171  172  173  174  175  176  177  178  179  180  181  182  183  184 
  64   83  108  110   57   73   47   90  109   62   85   59   73   86   75   94 
 185  186  187  188  189  190  191  192  193  194  195  196  197  198  199  200 
  33   29   34   81   38   42   54   48   76   52   27   54  115   99   54   55 
 201  202  204  205  206  207  208  209  210  212  213  214  215  216  217  218 
  74   70   60   29   96   60   96   69  122   35   88   47   75   96  111   90 
 219  220  221  222  223  224  225  226  227  228  229  230  231  232  233  234 
  67  121   41   74   31   36   77  139   99   56   61  104   85   85   87   54 
 235  236  237  238  239  240  241  242  243  244  245  246  247  248  249  250 
  32   81   63   53   52   57  109   96   82   46   70   49   71   67   52   72 
 251  252  254  256  257  258  259  260  262  263  264  265  266  267  268  269 
  95   57   92  102   92  117   65  126   80   53   86   67   69   72   80   38 
 270  271  272  273  274  275  276  277  278  279  280  281  282  283  284  285 
  95   94   88   48   71   59   35  123   56   66  111   80  117   21   78   46 
 286  287  288  289  290  291  292  293  294  295  296  297  298  299  300  303 
  58   59   57   78   43   65   76   55   79   70   90   70   78   50   66   92 
 304  305  306  307  308  309  310  312  313  314  315  316  317  318  319  320 
  80   85   94  115   70   89   64   99   80   46   66   80   61   53   52   99 
 321  322  323  324  325  326  327  328  329  330  331  332  333  334  335  336 
  85   82   59   50   38  113  116   78  106   77  121   59   84   60   35   64 
 337  338  339  340  341  342  343  344  345  346  347  348  349  351  352  353 
  67   39   90   68   80   84   75   55   82   69   45   84   46   51   77   96 
 354  355  356  357  358  359  360  362  363  364  365  366  367  368  369  370 
  43   24   80  120   67  115  103   59  147   67   95   66   59   65   75  105 
 371  372  373  374  375  376  377  378  379  380  381  382  383  384  385  386 
  79   94   63   79   57   67   76   91   53   59   61   47   73   42   91   78 
 387  388  389  390  391  392  393  394  395  396  397  398  399  400  401  402 
  65   68  106   49   60   48   70   76   62   94   68   28   91   77   31   72 
 403  405  406  407  408  409  411  412  413  414  415  416  417  418  419  420 
  32   76   92   63   56   61   41   69  118   69   62   83   59   85   57   44 
 421  422  423  424  425  426  427  428  429  430  431  432  433  434  435  436 
  97   67   75   41   95   76  106  105   92   45   62   69   59   45   79   65 
 437  438  439  440  441  442  443  444  445  446  447  448  449  450  451  452 
  68   78   42   46   53   59   52   50   90   55   38   95   77   83   15   20 
 453  454  455  456  457  458  459  461  462  463  464  465  466  467  468  469 
  30   35   99   87  115   52  133   70   98   88   59   72   82   49   66   58 
 470  471  472  473  474  475  476  477  478  479  480  481  482  483  484  485 
  79   32   69  105  106  113   85   72   86  105   60   86   83   66   54   79 
 486  487  488  489  490  491  492  493  494  495  496  497  498  499  500  501 
  48   43   55   48   63   48   63   37   46   46   47   39   59   85   67   27 
 502  503  504  505  506  507  508  509  511  512  513  514  515  516  517  518 
  24   27   96   93  117   36  117   54   81   54   84   51   31   30   87  110 
 519  520  521  522  523  524  525  526  527  528  529  530  531  534  535  536 
  71   60  119   96  120  114   90   28   68   64   69   45   62  101   55   58 
 537  538  539  540  541  542  543  544  545  546  547  548  549  550  551  552 
  35   66   74   27   46   24   42   37   81   36   39   65   57   65   43   55 
 553  554  555  556  557  558  559  561  562  563  564  565  566  567  568  569 
  39  100  112   88  105   57  112   41   55   42   90   40  109  127   65   99 
 570  571  572  573  574  575  576  577  578  579  580  581  582  583  584  585 
  90   92   95   45   76   38   70   43   94   65   76   65   81  104   77   77 
 586  587  588  589  590  591  592  593  594  595  596  597  598  599  600  601 
  77   45   52   33   30   38   30   39   41   35   71   45   55   68   79   82 
 602  603  604  605  606  607  608  610  611  612  613  614  615  616  617  618 
  67   75   87  115   81   52   82   43   70  103   42   51   50   56   62  114 
 619  620  621  622  623  624  625  626  627  628  629  630  631  632  633  634 
  53  102   81   84   95   85   76   78   84   89   94   75   55   61   53   62 
 635  636  637  638  639  640  641  642  643  644  645  646  647  648  649  650 
  59   64   42   47   37   36   22   31   69   56   76  102   31   58   64   81 
 651  652  653  654  655  656  657  658  660  661  662  663  664  665  666  667 
  75   77   53  107   62   88   25   98   54  131   97   66   52   60   73  133 
 668  669  670  671  672  673  674  675  676  677  678  679  680  681  682  683 
  70   52   72   28   95   93   62   56   59   87   48   50   66   77   57   95 
 684  685  686  687  688  689  690  691  692  693  694  695  696  697  698  699 
  74   53   53   36   27   25   51   66   35   40   53   72   40   76   37   36 
 700  701  702  703  704  705  706  707  709  710  711  712  713  714  715  716 
  67   95  102  113   56   47  141   49   43   67   67   79   32   78   40   93 
 717  718  719  720  721  722  723  724  725  726  727  728  729  730  731  732 
 103   47   58   33   73   78   64   96   87   59   77   43   35   64   25   72 
 733  734  735  736  737  738  739  740  741  742  743  744  745  746  747  748 
  86   44   44   30   27   28   65   47   48   62   65   58   49   63   58  104 
 749  750  751  752  753  754  755  756  759  760  761  762  763  764  765  766 
  74   67   52   48   34   45   83   94  101  105   72   91   38  105   77   56 
 767  768  769  770  771  772  773  774  775  776  777  778  779  780  781  782 
  91   35   68   76   70   61   87   65   74   65   40   74   32   50   54   69 
 783  784  785  786  787  788  789  790  791  792  793  794  795  796  797  798 
  98   52   61   63   53   44   58   62   41   73   55   55   46   53   64   86 
 799  800  801  802  803  804  807  808  809  810  811  812  813  814  815  816 
  81   86  114  124  103  107   93   88   96   94   38   42   85   52   48   83 
 817  818  819  820  821  822  823  824  825  826  827  828  829  830  831  832 
  59   71   84   90  138   59   65   79   57   78   45   54   44   66   50   62 
 833  834  835  836  837  838  839  840  841  842  843  844  845  846  847  848 
  89   97   57   44   33   64   55   73   67   83   59   63   96   61   44   82 
 849  850  856  857  858  859  860  861  862  863  864  865  866  867  868  869 
  67   75   93   71   87   64  114   37   36   74  100   41   44   57   96   51 
 870  871  872  873  874  875  876  877  878  879  880  881  882  883  884  885 
 103   55   61   66   48   89   48   42   68   57   68   78   84   77   43   75 
 886  887  888  889  890  891  892  893  894  895  896  897  898  899  900  901 
  64   41   35   54   63   63   85   71   73   63   77   53   44   73   88   57 
 902  903  904  905  906  907  908  909  912  913  914  915  916  917  918  919 
  57   52   46   95   83   69   70   48   80   65   75   66   93   39   72   62 
 920  921  922  923  924  925  926  927  928  929  930  931  932  933  934  935 
  48   72   58   63   50   46   80   42   58   84   50   59   44   91   68   63 
 936  937  938  939  940  941  942  943  944  945  946  947  948  949  950  951 
  51   63   45   72   67   45   75   64   61   69   38   35   34   68   57   66 
 952  953  954  955  956  957  958  959  961  964  965  966  967  968  969  970 
  88   92   75   80   83   98   62   59   95   85   62   56   53   81   76   60 
 971  972  973  974  975  976  977  978  979  980  981  982  983  984  985  986 
  79   55   73   22   64   31   35   47   90   93   75   77   61   58   85   72 
 987  988  989  990  991  992  993  994  995  996  997  998  999 1000 1001 1002 
  48   66   53   69   66   55   83   68   54   46   36   52   36   44   70   92 
1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 
  87   91   91   92   74   85   76   76   93  122   57   90   95   65   75   79 
1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 
  65   65   64   43   48  112   70   76   53   84   48   81   60   48   43   48 
1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 
  90   61   60   48   78   68   54   92   30   32   60   32   38   50   87   67 
1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1061 1062 1064 1065 1066 1067 1068 
  53   77   82   64   83   84   50   50   72   66   70   60   74   69   55   58 
1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 
  52   86   56   84   36   60   97   69   58   51   51   65   78   56   31   68 
1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 
  93   55   72   65   71   61   58   59   55   49   33   61   59   60   61   66 
1101 1102 1103 1104 1105 1106 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 
  70   58   72   57   42   49   61   49   74   76   62   55   67   46   45   19 
1119 1120 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 
  56   78   59   57   49  100   46   63   53   52   78   47   53   58   65   35 
1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 
  65   89   54   31   81   65   77   51   47   41   62   59   51   89   77   97 
1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1160 1161 1162 1164 1165 1166 1167 1168 1169 
  95   71   52   70   33   80  109   63   85  106   67   68   64   79   50   40 
1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 
  91   45   80   69   52   74   63   29   36   49   69   58   78   63   90   81 
1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 
  50   72  105   48   49   64   91   51   50   75   71   47   71   42   68   85 
1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 
  79   73   71   47   91   80   70   22   48   23   61   36   72   87   65   80 
1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 
  60   42   72   73   44   64  105   41   47   44   97   79   70   50   52   51 
1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 
  44   86   99   61   48   85   65   33   39   63   68   61   32   38   62   51 
1251 1252 1253 1254 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 
  61   76   76   55   51   71  114   88   65   51   55   43   65   87   55   99 
1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 
  97   57   69   74   53   84   47   82   96   34   37   61   90   60   84   44 
1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 
  67   55   70   65   67   79   76   83   53   80   68   72   69   89   43   61 
1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 
  65   50   46   62   93  105  110   83   96   59   39   59   37   82   80   67 
1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 
  89   67   38   47   70   78   31  135   62   95   83   44   78   83   78   46 
1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 
  88   48  107   72   65  115   69   77   55   53   81   74   62   42   28   46 
1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 
  77   46   79   70   96  112   74  124   95  118  115   93   71   66   71   71 
1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 
  87   44  111   95   58   76   56   53   47   45   43   98  103   40   52   76 
1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 
  47   45   42   88   76   72   58   85   68   83   48   27   56   58   33   30 
1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 
  55   71   25   32   66  129   74   63   59   53   51  121   73   49   40   57 
1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 
  42   62   84  106   62   56   45   53   34   49   52   70   39  131  105   88 
1428 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 
  74   63   57   67   88   77   56   72  109   60   38   52   48   34   49   39 
1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 
  35   50   54   32   51   45   79  115   53   70   37   60   54   71   65   32 
1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 
  72  110   67   63   73   83   74   87   82   78   68   49   91   96   56  117 
1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 
  91  127   44   70   52   63   68   71   75  102   57   69   63   79   55   45 
1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 
  44   64   29   30   30   50   19   44   45   32   88   73   61   62  106   78 
1509 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 
  66   79  105   75   90   48   57   65   47   74   59   60   57   76  128   81 
1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 
 135  102   50   71   63   47   66   59   64   74   59   91   46   54   88   46 
1541 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 1555 1556 
  39   56   43   39   42   63   28   42   33   35   42   34  107   21   75   64 
1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 
  98   81   69  125  111   63  117   80   32   80   51   73   40   82   43   61 
1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 
  66   80   99  102  123   95   50  106   55   55   29   71   48   67   57   56 
1589 1590 1591 1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 
  58   86   46   40   25   37   29   22   70   45   32   27   51   61   65   67 
1605 1606 1607 1608 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616 1617 1618 1619 1620 
  47   94   34   63   49   86   82   53   50   63   40   39   65   40   55   51 
1621 1622 1623 1624 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 
  59   83   76   89   72   52   95   60   41   60   34   64   39   81   45   84 
1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 
  38   70   55   52   46   45   44   51   37   38   25   36   15   20   37   60 
1653 1654 1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 
  49   60   62   92  100   41   83   56   57   98   63   64   61   49   50   67 
1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 
  28   47   41   49   61   66   99   67   48   76   52   40   55   57   67   22 
1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 
  57   64   60   58   46   72   71   60   39   44   42   38   53   26   27   12 
1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 
  54   63   57   27   73   66   97   73   56   46   90   67   53   51   52   51 
1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 
  41   47   41   53   77   50   64   49   65   85  101   54   36   22   39   66 
1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 
  46   62   70   46   66   57   83   50   60   52   71   63   56   38   25   17 
1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 
  30   16   42   70   66   52   47   79   57   75   83   60   63   78   43   71 
1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 
  67   48   51   44   69   56   50   52   42   78   90   45   48   75   46   50 
1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 
  89   89   60   69   86   51   45   49   52   58   74   63   46   69   45   33 
1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 
  39   27   18   22   50   62   63   58   68   52   71   49   50   53   55   94 
1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 
  64   57   76   51   64   58   58   48   40   59   60   60   98   82  110   51 
1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 
  65   41   52   46   45   62   34  122   52   31   47   52   37   45   50   48 
1845 1846 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 
  44   33   32   18   33    8   59   52   48   75   70   83   62   74   62   81 
1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 
  63   47   97   92   74   53   54   58   59   60   45   56   54   41   90   73 
1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 1888 1889 1890 1891 1892 
  71   83   27   88   59   83   65   53   77   77   50   48   50   67   52   61 
1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 
  23   40   42   29   29   25   37   20   62   53   71   63   59   61   20   25 
1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 
  75   80   35   89   89   49   37   83   54   52   68   41   71   56   74   63 
1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 
  54   71   67   58   69   46   35   80   66   30   29   62   53   55   54   63 
1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 
  50   75   62   54   37   31   20   44   25   31   78   66   46   57   97   77 
1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 
  43   54   64  105   74   63   76   69   67   38   88   51   62   55   62   50 
1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 
  51   53   45   77   60   84   32   67   86   39   28   53   37   33   33   49 
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 
  64   49   59   51   58   60   22   28   38   49   29   30   77   47   57   31 
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 
  55   33   41   63   81   72   80   28   59   81   68   36   88   58   47   57 
2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 
  62   38   52   55   43   28   56   48   46   40   89   95   61   61   54   25 
2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051 2052 
  38   47   32   26   56   40   38   28   26   23   45   42   23   38   56   30 
2053 2054 2055 2056 2057 2058 2059 2060 2061 2062 2063 2064 2065 2066 2067 2068 
  35   49   44   56   44   96   49  105   57   60   74   65   50   85   26   79 
2069 2070 2071 2072 2073 2074 2075 2076 2077 2078 2079 2080 2081 2082 2083 2084 
  58   43   56   50   29   40   67   63   51   22   42   41   83   73   67   48 
2085 2086 2087 2088 2089 2090 2091 2092 2093 2094 2095 2096 2097 2098 2099 2100 
  38   37   44   33   40   66   56   47   40   29   38   45   65   39   23   45 
2101 2102 2103 2104 2105 2106 2107 2108 2109 2110 2111 2112 2113 2114 2115 2116 
  25   24   32   48   60   47  107   68   50   90   33   57   73   54   42   60 
2117 2118 2119 2120 2121 2122 2123 2124 2125 2126 2127 2128 2129 2130 2131 2132 
  50   55   68  103   34   74   65   55   34   89   70   83  142  117   85   57 
2133 2134 2135 2136 2137 2138 2139 2140 2141 2142 2143 2144 2145 2146 2147 2148 
  86   75   42   75   40   58   28   36   30   43   35   57   69   78   67   59 
2149 2150 2151 2152 2153 2154 2155 2156 2157 2158 2159 2160 2161 2162 2163 2164 
  60   53   53   47   63   39   27   30   72   90   82   51   77   90   75   58 
2165 2166 2167 2168 2169 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176 2177 2178 2179 2180 
  59   95   79   65   54  104   90   87   47   40   74   37   91   81   51   80 
2181 2182 2183 2184 2185 2186 2187 2188 2189 2190 2191 2192 2193 2194 2195 2196 
 114   88   93   54   46   58   41   23   17   42   47   48   47   53   87   43 
2197 2198 2199 2200 2201 2202 2203 2204 2205 2206 2207 2208 2209 2210 2211 2212 
  70   75   32   68   70   83   84   75   49   46   51   58   62  108   67   86 
2213 2214 2215 2216 2217 2218 2219 2220 2221 2222 2223 2224 2225 2226 2227 2228 
  95   79   76   90   83   86   71  106   73   61   40   83   80    3   45   59 
2229 2230 2231 2232 2233 2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240 2241 2242 2243 2244 
  71   43   67   87   72   67   96   50   54   37   34   37   49   52   37   86 
2245 2246 2247 2248 2249 2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256 2257 2258 2259 2260 
  64   59   75   79   67   63   47   55   80   60   74   57   42   67   81   66 
2261 2262 2263 2264 2265 2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272 2273 2274 2275 2276 
  49   64   95   42   32   98  100  106   82   52   61  101   60   58   76   40 
2278 2279 2280 2281 2282 2284 2285 2286 2287 2288 2289 2290 2291 2292 2293 2294 
  50   48   86   50   48   57   51   57   40   79   94  114   59   53   31   72 
2295 2296 2297 2298 2299 2300 2301 2302 2303 2304 2305 2306 2307 2308 2309 2310 
  45   67   49  100   76   62   88   35   48   36   91   68   38   36   90   89 
2311 2312 2313 2314 2315 2316 2317 2318 2319 2320 2321 2322 2323 2324 2325 2326 
 125   51   55   44   60   54   76  102   52   69   39   90  125  117   80   45 
2327 2328 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 2336 2337 2340 2341 2342 2343 2344 
  50   23   42   58    3   53   39   39   68   91  120   83   23   58   35   78 
2345 2346 2347 2348 2349 2350 2351 2352 2353 2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360 
  78   85   81   64   87   58   40   90   68   62   94   89   46   66   87  114 
2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376 
 120   75   46   43   75   52   49   56  111   64  101  104   47   81  106   59 
2377 2378 2379 2381 2382 2383 2384 2385 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 
  40   34   35   38   52  116   90   76   73  105   70   85   48   46   31   62 
2394 2395 2396 2397 2398 2399 2400 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2408 2409 
  33   46   85   94   60   65   76   55   80  107   51   89   87   70   64   77 
2410 2411 2412 2413 2414 2415 2416 2417 2418 2419 2420 2421 2422 2423 2424 2425 
  59   92   72   38   81   71   55   69  106   80   48   65   54   44   63   59 
2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 2433 2434 2435 2436 2437 2438 2439 2440 2441 
  44   42   21   48   73   45   45  101   59   66   82   90   88   84  119   16 
2442 2443 2444 2445 2446 2447 2448 2449 2450 2451 2452 2453 2454 2455 2456 2457 
  70   42   39   70   84   94   54   61   56   58  103  133   78   83   89   67 
2458 2459 2460 2461 2462 2463 2464 2465 2466 2467 2468 2469 2470 2471 2472 2473 
  72   55   96   44   58   40   42   48   58   50   54   99   83   39   56   51 
2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480 2481 2482 2483 2484 2485 2486 2487 2488 2489 
  47   28   45   29   28   51   34   49   46   48  102   52   68   53   82   66 
2490 2491 2492 2493 2494 2495 2496 2497 2498 2499 2500 
  74   66   59   94   55   42   51   98   93   67   92 

Comprobación de nodos vacíos:

dim_model <- 50*50;
len_nb = length(nb);
empty_nodes <- dim_model != len_nb;
if (empty_nodes) {
  print(paste("[Warning] Existen nodos vacíos: ", len_nb, "/", dim_model))
}

[1] "[Warning] Existen nodos vacíos:  2443 / 2500"

Mapa de distancia entre vecinos

plot(model, type="dist.neighbours", shape = "straight")

Influencia de las variables

model_colnames = c("fecha_cnt", "tmax", "tmin", "precip", "longitud", "latitud", "altitud")
model_ncol = length(model_colnames)

Mapa de variables.

plot(model, shape = "straight")

Mapa de calor por variable

par(mfrow=c(3,4))
for (j in 1:model_ncol) {
  plot(model, type="property", property=getCodes(model,1)[,j],
    palette.name=mpr.coolBlueHotRed,
    main=model_colnames[j],
    cex=0.5, shape = "straight")
}

Correlación para cada columna del vector de nodos

if (!empty_nodes) {
  cor <- apply(getCodes(model,1), 2, mpr.weighted.correlation, w=nb, som=model)
  print(cor)
}

Representación de cada variable en un mapa de factores:

if (!empty_nodes) {
  par(mfrow=c(1,1))
  plot(cor[1,], cor[2,], xlim=c(-1,1), ylim=c(-1,1), type="n")
  lines(c(-1,1),c(0,0))
  lines(c(0,0),c(-1,1))
  text(cor[1,], cor[2,], labels=model_colnames, cex=0.75)
  symbols(0,0,circles=1,inches=F,add=T)
}

Importancia de cada variable - varianza ponderada por el tamaño de la celda:

if (!empty_nodes) {
  sigma2 <- sqrt(apply(getCodes(model,1),2,function(x,effectif)
     {m<-sum(effectif*(x-weighted.mean(x,effectif))^2)/(sum(effectif)-1)},
     effectif=nb))
  print(sort(sigma2,decreasing=T))
}

Clustering

if (!empty_nodes) {
  hac <- mpr.hac(model, nb)
}

Visualización de 3 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=3)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=3)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)

Visualización de 4 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=4)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=4)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)

Visualización de 5 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=5)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=5)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)

Visualización de 6 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=6)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=6)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)

Visualización de 8 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=8)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=8)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)

Visualización de 10 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=10)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=10)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)
  df.cluster09 <- subset(df, cluster==9)
  df.cluster10 <- subset(df, cluster==10)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster09 <- select(df.cluster09, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster10 <- select(df.cluster10, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster09)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster10)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1], dim(df.cluster09)[1], dim(df.cluster10)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08", "cluster09", "cluster10"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster10)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster10)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
  df.cluster09.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster09)
  df.cluster10.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster10)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster09.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster10.grouped)